在亚马逊运营中，自然流量往往被定义为未点击广告而产生的用户访问。这种定义在业务统计上成立，但在算法层面是简化的。如果我们站在亚马逊平台的视角，自然流量其实从来不是免费的。
每一次自然展示，平台都在承担着机会成本。因为一个展示位置只能给一个商品。如果展示给A而没有成交，意味着B的潜在成交机会就丢失。长期来看，若这种错误判断频繁发生，平台的搜索质量就会下降，用户信任会受损，复购率也会降低。
因此，平台算法在自然流量分配时的约束比我们想象的要严格得多。
每一次用户的搜索、浏览、点击与推荐都在向平台的系统发出请求，其后系统算法在毫秒级内完成商品的排序决策与展示。但这不是简单的相关性匹配，而是一个带约束的优化问题。